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原创 最新推荐文章于 2026-05-17 07:19:29 发布 2.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
论文阅读12---TransE（知识图谱嵌入）,IterE,AMIE 我们考虑在低维向量空间中嵌入多关系数据的实体和关系的问题。我们的目标是提出一种易于训练、包含较少数量的参数并且可以扩展到非常大的数据库的规范模型。因此，我们提出了 TransE，一种通过将关系解释为对实体的低维嵌入进行操作的翻译来对关系进行建模的方法。尽管很简单，但这种假设被证明是有效的，因为大量的实验表明 TransE 在两个知识库的链接预测方面显着优于最先进的方法。此外，它可以在包含 1M 实体、25k 关系和超过 17M 训练样本的大规模数据集上成功训练。TransE 方法的优缺点优点。 阅读详情

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TranSE算法实现及测试 这是我自己的代码，主要用来存储，若能帮到其他人，我也很愿意。 立即下载

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论文阅读|NeurIPS 2013：（TransE）Embedding Embedding for Modeling Multi-relational Data

摘要 我们研究了低维向量空间中多关系数据的嵌入实体和关系问题。我们的目标是提出一个易于训练的规范模型，它将包含一组较少的参数，并且可以扩展到非常大的数据库，因此，我们提出了TransE，该方法可以将对关系的建模在低维度的实体表征空间上视为一种翻译操作。尽管它很简单，但这个假设被证明是很强大的，因为广泛的实验表明TransE在两个知识库上的的链接预测显著优于STOA方法。此外，它还在一个拥有1M个实体，25K个关系和超过17M个训练样本的大数据集上成功训练。 介绍 多关系数据是指节点对应于实体...

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论文阅读：（TransE）Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data多关系数据转换嵌入建模

目前研究方向为知识图谱补全，知识图谱补全现有五种常用的方法，分别为：基于知识表示的方法、基于路径查找的方法、基于推理规则的方法、基于强化学习的方法以及基于元学习的方法。寒假的任务是通过多阅读该领域经典论文，开拓思路，找到今后课题的研究方向。本节为阅读知识表示的经典算法——TransE

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TransE模型：知识图谱特征经典学习算法

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/133532605 需要知道的东西 什么是知识图谱，一种定义是“知识图谱是语义网络上的知识库”，也就是个多关系图。他的目的就是要表示出实体与实体之间的关系，实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。又比如人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。构建这样的一个知识图谱就获得了一个结构..

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阅读论文笔记《Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data》

TransE 模型最大的优点就是在链接预测任务中表现极为优秀。它不仅能够准确地预测出实体之间的关系，而且在处理大规模数据集时，具有较高的效率和可扩展性。同时，模型的简单性使得它能够很好地泛化，在学习新关系时速度快，不需要对已经训练好的嵌入进行复杂的修改。

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【论文阅读】01-Survey on Temporal Knowledge Graph

目前有两种方法:基于距离模型的嵌入变换方法和基于语义匹配模型的双线性模型。它们的思想都是将包含实体和关系的知识图谱嵌入到连续的低纬度实向量空间中时间知识图的推理有两种，第一种是插值，对于时间从到t0到tT的时间知识图，插值的任务是补全时间t从到t T之间缺失的事实。第二种是外推，它的主要任务是预测时间t0 > tT的新事实。我们专注于外推任务，因为基于已知知识图中的事实预测未来时间的新事实有助于人类理解事件中的隐藏因素并对可能的未来事件做出反应，这可以应用于救灾或金融分析。

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论文《Affinity Dependent Negative Sampling for KGE》的阅读笔记，论文中提出了一种亲和力机制进行负采样。

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阅读知识图谱嵌入领域的论文《Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes》的阅读笔记，该论文中提出了知识图谱嵌入的。

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论文阅读 DistMult

EMBEDDINGENTITIES ANDRELATIONS FORLEARNING ANDINFERENCE INKNOWLEDGEBASES 在知识库中嵌入学习和推理的实体和关系 发表于 conference paper at ICLR 2015 摘要：我们使用神经嵌入方法来考虑KBs中实体和关系的学习表示。我们表明，大多数现有模型，包括NTN 和TransE ，可以在统一的学习框架下推广，其中实体是从神经网络学习到的低维向量，关系是双线性和（或）线性映射函数。在此框架下，我们比较了各种嵌入模型对链接

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